你是不是刷到过不少 “Prompt 工程师月入过万” 的说法，觉得这活儿只要会打字就能干？但小索奇见过太多朋友刚入门就踩坑，明明花了时间学技巧，写出来的 Prompt 还是让大模型 “答非所问”—— 其实不是你没天赋，是没避开那些隐形的 “入门陷阱”。
先说说最常见的坑：“只堆关键词，不讲清场景”。比如想让大模型写一篇产品推广文案，有人直接扔一句 “写保温杯文案，要突出好用”，结果大模型输出的内容要么太笼统，要么偏商务风，完全不符合预期。小索奇认为，Prompt 的核心不是 “凑够多少个关键词”，而是 “让大模型明白具体场景”—— 你得说清楚 “这保温杯是给学生党用的，价格 100 元以内，要突出防烫和揣兜里不占地儿，语气像和同学聊天”，这样大模型才知道 “该往哪个方向发力”。你想想看，要是有人让你帮忙写东西，只说 “写个文案”，你是不是也会懵？
还有个坑特别容易被忽略：“不看大模型的‘记忆上限’，一股脑堆信息”。比如用 GPT-3.5 的时候，有人把产品的材质、颜色、售后政策、用户评价全复制进去，足足 5000 多字，结果大模型输出时只提了前面的 “材质是 304 不锈钢”，后面的 “买就送杯刷”“7 天无理由退货” 这些核心卖点全漏了。这不是大模型故意的，是它有 “上下文窗口限制”—— 像 GPT-3.5 通常只能记住 2048 个 token（大概 1500 个中文字），超过这个范围的内容会被 “遗忘”。小索奇建议，写 Prompt 时先把信息按 “优先级” 排序，核心卖点（比如学生党刚需的 “便携”“低价”）放前面，次要信息（比如有几种颜色）放后面，实在放不下就分多轮输入，别指望一次塞完所有内容。
再说说第三个坑：“指望一次出完美结果，不做多轮引导”。很多人第一次用 Prompt 得到不满意的输出，就直接说 “不行，重写”，结果大模型改出来的还是不对。小索奇发现，其实大模型需要 “明确的修改方向”，而不是笼统的否定。比如你让大模型写的保温杯文案太正式，与其说 “改得活泼点”，不如说 “刚才的文案像官网介绍，能不能改成和室友聊天的语气？比如加一句‘冬天上课揣兜里，再也不用抱着大暖壶跑了’这种细节”。这样大模型能精准抓住修改点，不用猜你的需求 —— 亲测过，用 “具体指令 + 细节补充” 的方式做多轮引导，出稿效率比 “笼统否定” 高至少两倍。
可能有人会问：“那有没有什么快速上手的小技巧？” 其实有个简单的方法，就是 “先给示例，再要结果”。比如你想让大模型写小红书风格的保温杯笔记，先找一段优质的同类笔记当示例，告诉大模型 “就按这个结构来：开头说自己的使用场景，中间讲 3 个核心优点，结尾加个互动提问”，再让它输出。这不是 “作弊”，而是利用大模型的 “少样本学习（few-shot learning）” 能力 —— 小索奇帮粉丝做小红书 Prompt 时，用这个方法，原本需要改 3 次的文案，现在 1 次就能达标，效率提升特别明显。
最后得提醒一句：Prompt 工程师不是 “会写几句话就行”，你得稍微懂点大模型的基础逻辑。比如不同模型的 “擅长领域” 不一样，文心一言对中文日常场景的理解更准，写国内学生党相关的内容时，Prompt 里提一句 “符合中国大学生的说话习惯” 会更贴合；而 GPT 对英文场景更敏感，要是写面向海外用户的文案，就得调整语气。小索奇觉得，入门时不用贪多，先吃透一个模型的特性，比如先把 GPT-3.5 或文心一言的使用逻辑摸清楚，再横向拓展其他模型，这样学起来更扎实，也不容易踩坑。
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